Domande taggate «anova»

ANOVA sta per ANalysis Of VAriance, un modello statistico e un insieme di procedure per il confronto di più mezzi di gruppo. Le variabili indipendenti in un modello ANOVA sono categoriche, ma una tabella ANOVA può essere utilizzata anche per testare variabili continue.

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Perché c'è una differenza tra il calcolo manuale di un intervallo di confidenza della regressione logistica del 95% e l'uso della funzione confint () in R?
Carissimi, ho notato qualcosa di strano che non posso spiegare, vero? In sintesi: l'approccio manuale al calcolo di un intervallo di confidenza in un modello di regressione logistica e la funzione R confint()danno risultati diversi. Ho attraversato la regressione logistica applicata di Hosmer & Lemeshow (2a edizione). Nel terzo capitolo …
34 r  regression  logistic  confidence-interval  profile-likelihood  correlation  mcmc  error  mixture  measurement  data-augmentation  r  logistic  goodness-of-fit  r  time-series  exponential  descriptive-statistics  average  expected-value  data-visualization  anova  teaching  hypothesis-testing  multivariate-analysis  r  r  mixed-model  clustering  categorical-data  unsupervised-learning  r  logistic  anova  binomial  estimation  variance  expected-value  r  r  anova  mixed-model  multiple-comparisons  repeated-measures  project-management  r  poisson-distribution  control-chart  project-management  regression  residuals  r  distributions  data-visualization  r  unbiased-estimator  kurtosis  expected-value  regression  spss  meta-analysis  r  censoring  regression  classification  data-mining  mixture 
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Confronto tra due modelli usando la funzione anova () in R
Dalla documentazione per anova(): Quando viene data una sequenza di oggetti, 'anova' verifica i modelli l'uno contro l'altro nell'ordine specificato ... Cosa significa testare i modelli l'uno contro l'altro? E perché l'ordine conta? Ecco un esempio dal tutorial di GenABEL : > modelAdd = lm(qt~as.numeric(snp1)) > modelDom = lm(qt~I(as.numeric(snp1)>=2)) > …
32 r  anova 
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ANOVA su dati binomiali
Sto analizzando un set di dati sperimentali. I dati sono costituiti da un vettore associato del tipo di trattamento e da un risultato binomiale: Treatment Outcome A 1 B 0 C 0 D 1 A 0 ... Nella colonna dei risultati, 1 indica un successo e 0 indica un errore. …
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Confronti multipli su un modello di effetti misti
Sto cercando di analizzare alcuni dati usando un modello a effetti misti. I dati che ho raccolto rappresentano il peso di alcuni giovani animali di diverso genotipo nel tempo. Sto usando l'approccio proposto qui: https://gribblelab.wordpress.com/2009/03/09/repeated-measures-anova-using-r/ In particolare sto usando la soluzione n. 2 Quindi ho qualcosa del genere require(nlme) model …
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R: Random Forest lancia NaN / Inf nell'errore di "richiamo della funzione esterna" nonostante nessuna NaN nel set di dati [chiuso]
Chiuso. Questa domanda è fuori tema . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che sia in argomento per Cross Validated. Chiuso 2 anni fa . Sto usando il cursore per eseguire una foresta casuale convalidata in modo incrociato su un set di …
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Come ottenere un valore p "complessivo" e una dimensione dell'effetto per un fattore categoriale in un modello misto (lme4)?
Vorrei ottenere un valore p e una dimensione dell'effetto di una variabile categoriale indipendente (con più livelli) - che è "complessiva" e non per ogni livello separatamente, come è l'output normale di lme4in R. È proprio come la cosa che la gente riferisce quando esegue un ANOVA. Come posso ottenerlo?
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Ripetibilità informatica degli effetti da un modello più leggero
Mi sono appena imbattuto in questo documento , che descrive come calcolare la ripetibilità ( nota anche come affidabilità, nota anche come correlazione intraclasse) di una misurazione tramite la modellazione di effetti misti. Il codice R sarebbe: #fit the model fit = lmer(dv~(1|unit),data=my_data) #obtain the variance estimates vc = VarCorr(fit) …
28 mixed-model  reliability  intraclass-correlation  repeatability  spss  factor-analysis  survey  modeling  cross-validation  error  curve-fitting  mediation  correlation  clustering  sampling  machine-learning  probability  classification  metric  r  project-management  optimization  svm  python  dataset  quality-control  checking  clustering  distributions  anova  factor-analysis  exponential  poisson-distribution  generalized-linear-model  deviance  machine-learning  k-nearest-neighbour  r  hypothesis-testing  t-test  r  variance  levenes-test  bayesian  software  bayesian-network  regression  repeated-measures  least-squares  change-scores  variance  chi-squared  variance  nonlinear-regression  regression-coefficients  multiple-comparisons  p-value  r  statistical-significance  excel  sampling  sample  r  distributions  interpretation  goodness-of-fit  normality-assumption  probability  self-study  distributions  references  theory  time-series  clustering  econometrics  binomial  hypothesis-testing  variance  t-test  paired-comparisons  statistical-significance  ab-test  r  references  hypothesis-testing  t-test  normality-assumption  wilcoxon-mann-whitney  central-limit-theorem  t-test  data-visualization  interactive-visualization  goodness-of-fit 
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ANOVA vs regressione lineare multipla? Perché l'ANOVA è così comunemente usato negli studi sperimentali?
ANOVA vs regressione lineare multipla? Comprendo che entrambi questi metodi sembrano utilizzare lo stesso modello statistico. Tuttavia, in quali circostanze dovrei usare quale metodo? Quali sono i vantaggi e gli svantaggi di questi metodi rispetto? Perché l'ANOVA è così comunemente usato negli studi sperimentali e non trovo quasi mai uno …
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